| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| §1.1 引言 | 第8-9页 |
| §1.2 无线传感器网络目标跟踪 | 第9-11页 |
| §1.2.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| §1.2.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| §1.3 无线传感器网络目标跟踪关键技术 | 第11-15页 |
| §1.3.1 节点的自组织和路由 | 第11-12页 |
| §1.3.2 目标的侦测 | 第12页 |
| §1.3.3 节点的协同信息感知 | 第12-13页 |
| §1.3.4 目标的定位 | 第13页 |
| §1.3.5 目标轨迹的估计和预测 | 第13-15页 |
| §1.4 无线传感器网络目标跟踪指标要求 | 第15页 |
| §1.5 本文研究内容 | 第15-17页 |
| 第二章 无线传感器网络的自组织算法 | 第17-25页 |
| §2.1 引言 | 第17-18页 |
| §2.2 信息驱动自组织算法 | 第18-19页 |
| §2.3 动态协同自组织算法 | 第19-21页 |
| §2.4 自组织算法的比较 | 第21-24页 |
| §2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 无线传感器网络的信息收益函数 | 第25-37页 |
| §3.1 引言 | 第25-26页 |
| §3.2 信息收益函数 | 第26-29页 |
| §3.2.1 最近邻(NN) | 第27页 |
| §3.2.2 马氏距离(MD) | 第27-28页 |
| §3.2.3 信息熵(Entropy) | 第28页 |
| §3.2.4 互信息(MI) | 第28-29页 |
| §3.2.5 相对熵(KL) | 第29页 |
| §3.3 仿真分析 | 第29-36页 |
| §3.3.1 信息收益函数的参数设计 | 第30-31页 |
| §3.3.2 信息收益函数的性能分析 | 第31-33页 |
| §3.3.3 信息收益函数的计算复杂性分析 | 第33页 |
| §3.3.4 网络特性对信息收益函数鲁棒性影响 | 第33-35页 |
| §3.3.5 信息收益函数的选用原则 | 第35-36页 |
| §3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 无线传感器网络多目标跟踪算法 | 第37-47页 |
| §4.1 引言 | 第37-38页 |
| §4.2 无线传感器网络多目标跟踪 | 第38-39页 |
| §4.3 基于信息收益的加权质心多目标跟踪算法 | 第39-42页 |
| §4.3.1 传感器模型 | 第39-40页 |
| §4.3.2 算法思想 | 第40-42页 |
| §4.4 仿真分析 | 第42-46页 |
| §4.4.1 两目标交叉匀速运动 | 第42-44页 |
| §4.4.2 两目标两次交叉机动运动 | 第44-46页 |
| §4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 无线传感器网络实验系统 | 第47-62页 |
| §5.1 引言 | 第47页 |
| §5.2 软硬件平台 | 第47-50页 |
| §5.3 系统设计 | 第50-55页 |
| §5.3.1 系统硬件设计 | 第51-53页 |
| §5.3.2 系统软件设计 | 第53-55页 |
| §5.4 系统的测试与分析 | 第55-61页 |
| §5.4.1 基于RSSI信号的定位与跟踪测试与分析 | 第55-58页 |
| §5.4.2 声音信号的采集、测试与分析 | 第58-61页 |
| §5.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 结论与展望 | 第62-64页 |
| §6.1 本文工作总结 | 第62-63页 |
| §6.2 研究展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 作者发表论文及参加科研情况 | 第69-70页 |
| 发表论文情况: | 第69页 |
| 参加科研项目: | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |